Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
那么，怎样才能把用户各种经营相关的、纷繁复杂的数据，有序、高效地存储起来呢？ 在 MySQL 中，一个完整的数据存储过程总共有 4 步，分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。...我们要先创建一个数据库，而不是直接创建数据表呢？ 因为从系统架构的层次上看，MySQL 数据库系统从大到小依次是 数据库服务器 、 数据库 、 数据表 、数据表的 行与列 。 ...MySQL中的数据类型 创建和管理数据库 创建数据库 使用数据库 修改数据库 创建表 创建方式1： 创建方式2 查看数据表结构 修改表 修改表指的是修改数据库中已经存在的数据表的结构...，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出 现数字。...同的，如果删除了一个需要的列，该列下面的所有数据都将会丢失。
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
一、匿名管道和命名管道的区别 匿名管道由pipe函数创建并打开。...命名管道由mkfifo函数创建，打开用open FIFO（命名管道）与pipe（匿名管道）之间唯一的区别在它们创建与打开的方式不同，一但这些工作完成之后，它们具有相同的语义。...); pathname指创建出来的管道的路径和管道名，mode指创建出来的管道的权限，这里的权限和文件的权限是一样的。...二、删除命名管道的函数 #include // 返回值：成功返回0，出错返回-1 int unlink(const char *pathname); pathname指创建出来的管道的路径和管道名...三、利用命名管道实现两个进程之间的简单通信 这个通信将实现写端发送信息读端接收信息。更多地实现细节会在代码中以注释的方式给出。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映射，我们就可以通过key来访问Value的值。...一、散列表创建原理 本部分我们将以一系列的示意图来看一下如何来创建一个哈希表，我们就将下方截图中的数列中的数据来存储到哈希表中。...在下方的实例中，我们采用除留取余法来创建value的映射key, 如果产生冲突，就采用线性探测法来处理key的冲突。下方就是我们要构建哈希表的数据以及所需的散列函数和处理冲突的函数。 ?...这两个方法需要在散列表的子类中进行重写的，hashFunction()方法用来提供散列函数，而conflictMethod()则用来提供处理key值冲突的方法。...因为散列函数有许多种，而处理冲突的方法也有许多种，所以我们可以将其放到具体的子类中去实现。不同类型的散列表中这两个方法给出具体的散列函数和处理冲突的方法。 ?
文章基于seer数据库，重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。...根据单变量和多变量分析结果，选择变量构建预测模型，并使用列线图对模型的预测结果进行可视化，以预测I-II期UPSC患者的肿瘤特异性生存率和辅助化疗和放疗的反应。数据筛选如图1所示。 ?...模型的c指数为0.643，具有中等的判别能力。化疗和放疗与高危组CSD改善显著相关，而与低危组无关（图3B）。此外，这里建立了一个基于预测模型的列线图来预测每个个体的CSD概率。...图4 相关推荐：手把手掌握临床研究的必备绘图技能：列线图 结语 文章基于seer数据库的早期子宫乳头状浆液性癌患者的临床特征数据进行研究，通过单因素与多因素分析找到与CSD相关的临床特征因素，利用列线图来构建临床预测模型...基于seer数据库发表的文章有很多，选择合适的切入点很重要，本文就是一个很好的例子，我们可以借鉴和学习！
链上 SVG NFT 虽然 IPFS 托管元数据和图像更常见，但存在另一种类型的 NFT，其中数据直接在智能合约中完全存储在链上。...代替返回链接，tokenURI 返回一个编码的 json 数据，包含可以在浏览器中呈现的 svg 数据。 SVG NFT 最有名的例子是 Loot： 黑色背景上的白色文字。...我们可以从其他智能合约中读取数据并将其包含在 SVG 中，每次调用渲染函数时，这些数据都会自动更新读取! 这使得 SVG 图片可以合成，并对链上的数据变化做出反应。...一个有趣的部分是使用接口与两个外部合约进行交互。这对其他类型的智能合约来说非常常见，但对 NFT 来说却不是。 第一个外部合约是一个 ETH 流合约，每个 BuidlGuidl 成员都有相应的流合约。...因此，即使代币被转移到另一个钱包，相关的地址和它在链上查找的数据仍将保持与铸造者的地址相联系。
我的理解：star这个用户可以单独访问v$statname、v$sesstat、v$session这些字典表，但CREATE VIEW时不行，根据惜分飞的文章介绍，有可能是因为是因为不同schema的问题...，总结的： 1）在同一个schema下，有查询权限，就可以创建视图。...2）在不同schema下，即使有了查询权限，创建视图，还是会提示ORA-01031。...文章中介绍需要sys账户将数据字典的访问权限赋予star用户，但这里还要注意的是V$SESSION是一个public的同义词，根据前几篇博客介绍的方法，可以看到它封装的是x$ksuse这个表，好像没看到过将这种表赋予用户权限的...这个问题的解决方法是赋予用户select any dictionary的权限。但除此之外是否还有其它方法？请高手指点！
基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率，同时保持较低的物化代价。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。...虽然AVX512原生支持mask，但是我们需要自己为AVX2创建一个特殊的mask SIMD寄存器，并使用它来零化无效数据。
如果两个或两个以上的节点同时开始发送报文，那么以主导 ID 发送的报文将覆盖依次主导 ID 发送的报文，这就是所谓的基于优先级的总线仲裁。...另外，很多时候会遇到 ELM327，它是一个基于蓝牙的设备，但对于黑客来说是非常糟糕的，原因是它的数据速率比较慢，最后会丢失很多数据包。 ?...下面的终端中正在运行 cangen 生成 CAN 帧，上面的终端正在运行 candump 记录 CAN 帧，记录的 CAN 帧可以分为四列，第一列是 CAN 接口，第二列是仲裁 ID，第三列是 CAN...数据的大小，第四列是数据本身。...前面已经介绍了 can-utils、Wireshark 两款免费的工具，下面将介绍另外一款图形界面的工具，SavvyCAN 提供了更多额外的功能，它除了能够轻轻的浏览、过滤数据包和仲裁 ID，还可以在
这是一个相当好玩的玩具数据集，因为具有基于时间的列以及分类列和数字列。 如果我们要在这些数据上创建特征，我们需要使用Pandas进行大量的合并和聚合。 自动特征工程让我们很容易。...让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中，我们执行以下操作。 ? 因此，我们在这里做了一些将数据帧添加到空的实体集存储桶的事情。...另外，需要注意的是，增加max_depth可能需要更长的时间。 处理分类特征： 标签/二进制/哈希散列和目标/平均编码 创建自动化特征有其好处。...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。...旅行持续时间的对数转换倾斜越小，对模型越有帮助。 基于直觉的一些附加特征 ▍日期时间特征 可以根据领域知识和直觉创建额外的日期时间特征。
由于 SILVA 的分类注释并未对所有序列提供完整的七级分类注释，因此缺失的分类由 de novo 占位符分类注释进行填充。该分类是基于 FL-ASV 在对应于每个分类等级阈值的聚类结果创建的。...分类学注释 对于分类学注释，该流程首先创建了两个独立的分类学方法。第一种分类法基于最新版本的 SILVA SSURef Nr99 数据库，反映了微生物分类法的当前状态。...接下来将 SILVA 比对的输出文件加载到 R 中，并创建一个数据框，其中包含 FL-ASV 编号、同一性百分比和最近亲属的 SILVA 分类法的列。...-sortedby other 参数将根据 FL-ASV 在输入 FASTA 文件中出现的时间对它们进行聚类，所以即使将来有额外的 FL-ASV 附加到 FL-ASV 数据库，也会形成相同的聚类结果。...带有聚类信息的第一列根据分类聚类等级命名，带有输入序列的第二列将命名为下面的分类等级。随后，数据框从种到门级进行合并。
此外，我们还将 ImageNet VID 数据集上当前最佳的视频加速工作提速了额外 1.25 倍，且 mAP 也略好一些。...图 1 表明，在我们在 ImageNet VID 数据集上使用基于区域的全卷积网络（R-FCN）（Dai et al., 2016）目标检测器的实验中，下采样时得到的结果更好的图像。 ?...具体来说，我们使用当前帧来预测下一帧的最佳尺寸。...此外，通过结合在 ImageNet VID 数据集上当前最佳的视频加速工作（Zhu et al., 2017b），我们为其提速了额外 25%，且 mAP 也略好一些。...更确切地说，我们假设两个连续帧的最优尺寸是相近的，我们的实验结果也验证了这一假设。算法 1 是一个利用 AdaScale 进行视频目标检测的例子。 ?
在编码器普遍采用的基于块的混合编码框架中，在块的边界部分产生的不连续性导致了块效应失真。...另外一种选择是后处理滤波（Post-processing），该工具也可以提升感知质量，它是在视频解码后的可选工具，因此可以根据解码端硬件水平来决定是否启用。...讲者给出了例子来展示预测图像如何提供额外信息。对于 Inter 模型，CNN 的输入包含运动补偿信息、QP 和解码图像，以类似的方式进行训练。讲者也给出了运动补偿信息有用的例子。...Intra 模型 Inter 模型 为了解决这一问题，讲者提出了 4 个 CNN 模型，其中两个 Intra 模型，两个 Inter 模型，以不同的信息训练，并且以模型选择处理。...结果 结果如下所示，右表第一列是未使用预测信息的模型，第二列是使用预测信息的模型，第三列是提出的模型选择方法，在 A1、A2、B、C、D 类序列上分别获得了 5.79%，7.16% 和 7.62 的平均增益
在一个图像中可能有多个人，因此是一对多的关系。 在下一步中，我们合并两个表（left join操作）并将训练集和验证集组合，另外，我们添加了一个新列source，值为0表示训练集，值为1表示验证集。...添加额外列 一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...最后，我们创建一个新的数据帧（第58-63行） 鼻子在哪里？ 我们通过检查图像中头部位置的分布来找到鼻子的坐标，然后在标准化的二维图表中画一个点。 ?...随后，我们执行转换（第46-47行）并创建一个新的数据帧，其中包含新的列normalized_nose_x和normalized_nose_y（第51-55行） 最后一行绘制二维图表。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下： ?
2）的两个不同文件作为输入，结果是部分比特流???????2.???，它们之间存在差异。部分比特流的最小尺寸对应于用一个额外的虚拟帧和控制信息增加的一个配置帧。 要配置CLB列，需要36帧。...对于任何CLB列，y需要20个连续值。根据此值，帧中的特定字对应于单个LUT。两个连续的帧字具有片的4个LUT的部分信息。...片上BRAM和额外字虚拟帧数据帧1数据帧N数据帧或部分比特流位31位0 01 699 700 8063字1 41 42字41字1字41 82 BRAM地址图6：BRAM存储器映射。...发送数据帧后，应立即跟随虚拟帧。为此，起始地址更改为1，并在发送41个字（1帧）时结束。地址0处的额外字不用于写入过程。 我们生成Op完成输出以指示写入过程的结束。有必要保证ICAP任务正确完成。...例如，声明两个族的帧中字的数量是81.但是对于7系列族，正确的值是101. FAR创建时会发生类似的情况。
以前的视频时序动作检测训练数据主要有两种，一种是给定视频中所有动作的开始起止时间（fully supervised), 另外一种是指只给整个视频中出现的动作类别（weakly supervised)。...另外目前的两个主流数据集（THUMOS, ActivityNet）每一个视频中基本是单一动作，THUMOS是一个视频中有多个动作，但是多个动作基本是同一类别，AcitivityNet数据集中一个视频基本只含...基于上面的考虑，本文提出的一种标注方法——单帧动作标注（Single-Frame）。...首先利用标注的单帧数据进行模型训练，并且在训练过程中，选出额外背景和动作帧作为额外的数据进行训练。 右边的事模型的主要构成。...视频整体分类的思路与weakly基本一致， 采用temporal pooling得到视频全局特征直接分类。动作识别模块主要用于区分每一帧是否包含动作 和挖掘额外的动作背景帧进行再训练。
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；(c) 每相邻两帧之间动作的变化轨迹。...Ablation Studies Table 3列出了不同path增加的计算量，参数以及效果提升。可以看STE和CE相对TSM于所增加的计算量非常小，同时可以提高1.7%准确率。...ME相对于另外两个模块计算量有所增加，但同时增加的准确率也最高。当我们把三个模块并联成ACTION时，准确率最高，但同时计算量也是增加的最多的。...ACTION模块在不同backbone上对于不同数据集的一个效率 我们定义了一个效率系数 来量化ACTION模块相对于TSM每提高1%的Top-1准确率所需增加的额外计算量。 越低代表效率越高。...类似的，在Something-Something V2上的效率相较于另外两个数据集要高。 可视化 我们用CAM来可视化不同区域对于分类做出的贡献。
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